Datu noliktavas rokasgrāmata iesācējiem

Šajā digitālajā ekonomikā dati ir vissvarīgākie. Mūsdienās visas nozares, sākot no privātiem uzņēmumiem līdz valsts iestādēm, izmanto lielus datus, lai pieņemtu svarīgus biznesa lēmumus.

Tomēr datu ekosistēma saskaras ar daudzām problēmām saistībā ar lielu datu apjomu, daudzveidību un ātrumu. Uzņēmumiem ir jāizmanto noteiktas metodes, lai organizētu, pārvaldītu un analizētu šos datus.

Ienāc datu noliktavā! 

Datu noliktavas ir būtiska mūsdienu uzņēmuma datu ekosistēmas sastāvdaļa. Tas var racionalizēt organizācijas datu plūsmu un uzlabot tās lēmumu pieņemšanas iespējas. Tas ir redzams arī globālajā datu noliktavas tirgus izaugsmē, kas, domājams, sasniegs 51.18 $ 2028 miljardu, salīdzinot ar USD 21.18 miljardiem 2019. gadā.

Šajā rakstā tiks apskatīta datu noliktava, tās arhitektūras veidi, galvenie komponenti, priekšrocības un izaicinājumi.

Kas ir datu glabāšana?

Datu noliktavas ir datu pārvaldības sistēma, kas jāatbalsta Biznesa informācija (BI) operācijas. Tas ir datu apkopošanas, tīrīšanas un pārveidošanas process no dažādiem avotiem un to glabāšanas centralizētā repozitorijā. Tas var apstrādāt milzīgu datu apjomu un atvieglot sarežģītus vaicājumus.

BI sistēmās datu glabāšana vispirms pārvērš atšķirīgus neapstrādātus datus tīros, sakārtotos un integrētos datos, kas pēc tam tiek izmantoti, lai iegūtu praktisku ieskatu, lai atvieglotu analīzi, pārskatu sniegšanu un ar datiem pamatotu lēmumu pieņemšanu.

Turklāt mūsdienu datu noliktavas cauruļvadi ir piemēroti izaugsmes prognozēšanai un prognozējošā analīze izmantojot mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) metodes. Mākoņdatu glabāšana vēl vairāk paplašina šīs iespējas, piedāvājot lielāku mērogojamību un pieejamību, padarot visu datu pārvaldības procesu vēl elastīgāku.

Pirms mēs apspriežam dažādas datu noliktavas arhitektūras, apskatīsim galvenos komponentus, kas veido datu noliktavu.

Datu noliktavas galvenās sastāvdaļas

Datu glabātuve ietver vairākas sastāvdaļas, kas darbojas kopā, lai efektīvi pārvaldītu datus. Šie elementi kalpo kā funkcionālas datu noliktavas mugurkauls.

1. Datu avoti: Datu avoti nodrošina informāciju un kontekstu datu noliktavai. Tajos var būt strukturēti, nestrukturēti vai daļēji strukturēti dati. Tie var ietvert strukturētas datu bāzes, žurnālfailus, CSV failus, darījumu tabulas, trešās puses biznesa rīkus, sensoru datus utt.
2. ETL (Izvilkt, pārveidot, ielādēt) Cauruļvads: Tas ir datu integrācijas mehānisms, kas atbild par datu ieguve no datu avotiem, pārveidojot to piemērotā formātā un ielādējot to datu galamērķī, piemēram, datu noliktavā. Cauruļvads nodrošina pareizus, pilnīgus un konsekventus datus.
3. Metadati: Metadati ir dati par datiem. Tas nodrošina strukturālu informāciju un visaptverošu skatu uz noliktavas datiem. Metadati ir būtiski pārvaldībai un efektīvai datu pārvaldībai.
4. Piekļuve datiem: Tas attiecas uz metodēm, ko datu grupas izmanto, lai piekļūtu datiem datu noliktavā, piemēram, SQL vaicājumi, atskaišu rīki, analīzes rīki utt.
5. Datu galamērķis: Tās ir fiziskas datu uzglabāšanas vietas, piemēram, datu noliktava, datu ezers vai datu tirgus.

Parasti šie komponenti ir standarta datu noliktavas veidi. Īsi apspriedīsim, kā tradicionālās datu noliktavas arhitektūra atšķiras no mākoņdatošanas datu noliktavas.

Arhitektūra: Tradicionālā datu noliktava pret Active-Cloud datu noliktavu

Tipiska datu noliktavas arhitektūra

Tradicionālās datu noliktavas koncentrējas uz datu glabāšanu, apstrādi un prezentēšanu strukturētos līmeņos. Tie parasti tiek izvietoti lokālā iestatījumā, kur attiecīgā organizācija pārvalda aparatūras infrastruktūru, piemēram, serverus, diskus un atmiņu.

No otras puses, aktīvo mākoņu noliktavas uzsver nepārtrauktu datu atjaunināšanu un reāllaika apstrādi, izmantojot mākoņa platformas, piemēram, Snowflake, AWS un Azure. To arhitektūras atšķiras arī atkarībā no to lietojumiem.

Dažas galvenās atšķirības ir apskatītas tālāk.

Tradicionālā datu noliktavas arhitektūra

1. Apakšējais līmenis (datu bāzes serveris): Šis līmenis ir atbildīgs par uzglabāšanu (process, kas pazīstams kā datu uzņemšana) un datu izgūšanu. Datu ekosistēma ir saistīta ar uzņēmuma definētiem datu avotiem, kas pēc noteikta perioda var pārņemt vēsturiskos datus.
2. Vidējais līmenis (lietojumprogrammu serveris): Šis līmenis apstrādā lietotāju vaicājumus un pārveido datus (process, kas pazīstams kā datu integrācija), izmantojot tiešsaistes analītisko apstrādi (OLAP) instrumenti. Dati parasti tiek glabāti datu noliktavā.
3. Augstākais līmenis (saskarnes slānis): Augšējais līmenis kalpo kā priekšgala slānis lietotāja mijiedarbībai. Tā atbalsta tādas darbības kā vaicājumi, ziņojumi un vizualizācija. Tipiski uzdevumi ietver tirgus izpēti, klientu analīzi, finanšu pārskatus utt.

Active-Cloud datu noliktavas arhitektūra

1. Apakšējais līmenis (datu bāzes serveris): Papildus datu glabāšanai šis līmenis nodrošina nepārtrauktu datu atjaunināšanu reāllaika datu apstrādei, kas nozīmē, ka datu latentums ir ļoti zems no avota līdz galamērķim. Datu ekosistēma izmanto iepriekš izveidotus savienotājus vai integrācijas, lai iegūtu reāllaika datus no daudziem avotiem.
2. Vidējais līmenis (lietojumprogrammu serveris): Šajā līmenī notiek tūlītēja datu transformācija. Tas tiek darīts, izmantojot OLAP rīkus. Dati parasti tiek glabāti tiešsaistes datu tirgū vai datu ezeru namā.
3. Augstākais līmenis (saskarnes slānis): Šis līmenis nodrošina lietotāju mijiedarbību, paredzamo analīzi un reāllaika pārskatu sniegšanu. Tipiski uzdevumi ir krāpšanas atklāšana, riska pārvaldība, piegādes ķēdes optimizācija utt.

Datu noliktavas paraugprakse

Veidojot datu noliktavas, datu komandām ir jāievēro šī paraugprakse, lai palielinātu datu cauruļvadu panākumus.

• Pašapkalpošanās analīze: Pareizi marķējiet un strukturējiet datu elementus, lai sekotu līdzi izsekojamībai – iespējai izsekot visam datu noliktavas dzīves ciklam. Tas nodrošina pašapkalpošanās analīzi, kas ļauj biznesa analītiķiem ģenerēt pārskatus ar nominālu datu komandas atbalstu.
• Datu pārvaldība: Iestatiet stabilas iekšējās politikas, lai pārvaldītu organizācijas datu izmantošanu dažādās komandās un nodaļās.
• Datu drošība: Regulāri uzraugiet datu noliktavas drošību. Lietojiet nozares līmeņa šifrēšanu, lai aizsargātu savus datu cauruļvadus un ievērotu konfidencialitātes standartus, piemēram, GDPR, CCPA un HIPAA.
• Mērogojamība un veiktspēja: Racionalizējiet procesus, lai uzlabotu darbības efektivitāti, vienlaikus ietaupot laiku un izmaksas. Optimizējiet noliktavas infrastruktūru un padariet to pietiekami izturīgu, lai pārvaldītu jebkuru kravu.
• Agile attīstība: Ievērojiet elastīgu izstrādes metodoloģiju, lai iekļautu izmaiņas datu noliktavas ekosistēmā. Sāciet ar mazumiņu un paplašiniet savu noliktavu iterācijās.

Datu noliktavas priekšrocības

Dažas galvenās datu noliktavas priekšrocības organizācijām ietver:

1. Uzlabota datu kvalitāte: Datu noliktava nodrošina labāku kvalitāti, apkopojot datus no dažādiem avotiem centralizētā krātuvē pēc tīrīšanas un standartizācijas.
2. Izmaksu samazināšana: Datu noliktava samazina ekspluatācijas izmaksas, integrējot datu avotus vienā repozitorijā, tādējādi ietaupot datu uzglabāšanas vietu un atsevišķas infrastruktūras izmaksas.
3. Uzlabota lēmumu pieņemšana: Datu noliktava atbalsta BI funkcijas, piemēram, datu ieguvi, vizualizāciju un pārskatu veidošanu. Tā atbalsta arī uzlabotas funkcijas, piemēram, uz AI balstītu prognozēšanas analīzi, lai pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus par mārketinga kampaņām, piegādes ķēdēm utt.

Datu noliktavas problēmas

Daži no visievērojamākajiem izaicinājumiem, kas rodas, veidojot datu noliktavu, ir šādi:

1. Datu drošība: Datu noliktavā ir sensitīva informācija, kas padara to neaizsargātu pret kiberuzbrukumiem.
2. Lieli datu apjomi: Lielo datu pārvaldība un apstrāde ir sarežģīta. Zema latentuma sasniegšana visā datu konveijerā ir nopietns izaicinājums.
3. Saskaņošana ar biznesa prasībām: Katrai organizācijai ir atšķirīgas datu vajadzības. Tādējādi nav neviena universāla datu noliktavas risinājuma. Organizācijām ir jāsaskaņo savas noliktavas dizains ar savām biznesa vajadzībām, lai samazinātu neveiksmes iespējas.

Lai lasītu vairāk satura, kas saistīts ar datiem, mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, apmeklējiet vietni Apvienojiet AI.